Exemples concrets d’utilisation des vérifications d’ArcGIS Data Reviewer

Demandez à un spécialiste des SIG ce qui l’empêche de dormir la nuit, et il y a de fortes chances qu’il vous réponde « des données de mauvaise qualité ». Même les meilleures cartes et analyses ne peuvent dépasser la qualité des données qui les alimentent. C’est là qu’entre en jeu l’extension ArcGIS Data Reviewer pour ArcGIS Pro. Dans ce billet, nous présenterons les principes de base d’ArcGIS Data Reviewer et des exemples concrets illustrant comment ses vérifications peuvent contribuer à améliorer la qualité des données dans divers secteurs d’activité.

Que ce soit pour créer des produits d’information, faciliter la prise de décision ou effectuer des analyses spatiales, la qualité de vos résultats dépend de la qualité de vos données. ArcGIS Data Reviewer aide les organisations à maintenir des ensembles de données exactes et fiables en repérant les erreurs et en assurant le respect des normes de qualité des données.

Data Reviewer comprend une gamme d’outils de contrôle de la qualité qui accélèrent l’examen des données et le rend plus cohérent. Cette extension repose sur des outils automatisés et semi-automatisés qui permettent de repérer rapidement et efficacement les erreurs liées aux entités. L’un des principaux atouts de Data Reviewer est sa bibliothèque de vérifications prêtes à l’emploi, sans code, fondées sur les flux de travaux des règles d’attribut. Ces vérifications peuvent être configurées selon des conditions précises afin de répondre aux exigences opérationnelles propres à votre organisation. Si vous préférez les représentations visuelles, cette affiche en ligne présente l’ensemble des vérifications proposées par ArcGIS Data Reviewer.

Quelques-unes des règles prêtes à l’emploi dans Data Reviewer

Il est important de noter que, bien que ces vérifications soient accessibles par l’intermédiaire de l’extension Data Reviewer, certaines nécessitent au minimum une licence ArcGIS Pro Standard. Consultez la documentation de chaque vérification afin de connaître les exigences en matière de licence et de vous assurer que vous avez accès aux fonctionnalités dont vous avez besoin.

Vérifications d’ArcGIS Data Reviewer et exemples d’utilisation par secteur

Vous trouverez ci-dessous une liste de vérifications d’ArcGIS Data Reviewer, ainsi que des exemples concrets illustrant dans quels contextes elles peuvent s’avérer utiles. Ces exemples visent à alimenter votre réflexion et à vous montrer comment une même vérification peut être appliquée dans différents secteurs et flux de travaux commerciaux.

Entité sur entité
Objectif : Permet de rechercher des entités présentant une relation particulière, soit dans deux couches d’entités, soit dans la même couche d’entités.

Pourquoi c’est important : De nombreux ensembles de données reposent sur le fait que les entités soient correctement positionnées les unes par rapport aux autres. Des relations spatiales non valides peuvent entraîner des erreurs d’analyse.

Exemples d’utilisation sectorielle :

• Services publics – vérifier que les bornes d’incendie se trouvent bien à l’intérieur des limites de la zone de service appropriée.

• Gestion des adresses – vérifier les relations entre les adresses municipales et les limites territoriales.

• SIG intérieur – vérifier les relations entre les pièces et les empreintes d’étage.

Rechercher les arcs pendants
Objectif : Permet de rechercher les entités polylinéaires possédant des nœuds dans une tolérance définie par l’utilisateur, mais non connectées à d’autres entités polylinéaires ou polygonales.

Pourquoi c’est important : Les entités déconnectées du réseau peuvent nuire au routage, au traçage et à d’autres opérations telles que l’analyse du réseau. Le repérage des arcs pendants contribue à préserver l’intégrité des systèmes connectés.

Exemples d’utilisation sectorielle :

• Services d’eau – vérifier les raccordements des conduites principales dans les réseaux de distribution.

• Transports – vérifier les liens entre les lignes médianes des routes et les réseaux de transport.

• Environnement et ressources naturelles – vérifier les corridors fauniques et les liens entre habitats.

Événement sur événement
Objectif : Permet de repérer les événements référencés de manière linéaire qui se superposent à d’autres événements selon une relation définie par l’utilisateur.

Pourquoi c’est important : Les organisations appliquent souvent des règles précisant quels événements peuvent ou doivent se produire simultanément. Cette vérification permet d’assurer le respect des exigences opérationnelles, d’ingénierie et réglementaires.

Exemples d’utilisation sectorielle :

• Transports – vérifier que les zones scolaires et les événements de limite de vitesse concordent.

• Secteur pétrolier et gazier – vérifier que les conduites de collecte et les types de produits autorisés correspondent.

• Gestion des urgences – vérifier que les itinéraires d’évacuation tiennent compte des événements de fermeture de routes.

Valeur z différente à l’intersection
Objectif : Permet de rechercher deux entités linéaires sécantes dont la différence de valeur z se situe dans la plage de valeurs minimales/maximales précisée au point d’intersection.

Pourquoi c’est important : Il est essentiel de disposer de données altimétriques précises pour l’analyse 3D et la gestion des infrastructures. Cette vérification permet de repérer des relations d’altitude incorrectes entre des entités connectées.

Exemples d’utilisation sectorielle :

• Exploitation minière – vérifier que les altitudes des réseaux de transport et des routes sont cohérentes.

• Infrastructures municipales – vérifier les allées piétonnes, les tunnels et les ponts.

• Aviation – s’assurer que les voies de circulation et les pistes sont raccordées à une altitude appropriée.

Relation
Objectif : Permet de rechercher les lignes des classes d’entités et des tables autonomes qui enfreignent les règles de cardinalité ou de relation définies dans une classe de relation.

Pourquoi c’est important : Les organisations s’appuient sur des classes de relations pour associer les actifs, les inspections, les permis, les registres d’entretien et d’autres renseignements essentiels. Des relations manquantes peuvent entraîner des rapports incomplets et nuire à la prise de décision.

Exemples d’utilisation sectorielle :

• Administration municipale – vérifier les relations entre les aires de jeux et les inspections.

• Gestion environnementale – vérifier les relations entre les zones d’habitat et les plans de gestion.

• Santé publique – vérifier les relations entre les cliniques et les permis d’exploitation.

Les exemples présentés dans ce billet de blogue ne constituent qu’un petit aperçu des possibilités offertes par ArcGIS Data Reviewer. L’objectif est d’illustrer comment cette extension peut contribuer à l’atteinte des objectifs de qualité des données de votre organisation. La qualité des cartes, des tableaux de bord, des analyses et des décisions dépend directement de la qualité des données sur lesquelles ils reposent. Consacrer du temps à la qualité des données aujourd’hui peut éviter des erreurs coûteuses demain. Grâce à ArcGIS Data Reviewer, vous pouvez repérer les problèmes de façon proactive et assurer le respect des normes de qualité. Vous pouvez ainsi avoir davantage confiance en vos données et vous assurer que les renseignements sur lesquels s’appuie votre organisation sont fiables et prêts à éclairer la prise de décision.

Ce billet a été écrit en anglais par Alison O'Brien et peut être consulté ici.